Лучшие библиотеки машинного обучения Python

Добро пожаловать в будущее, где такие концепции, как искусственный интеллект и машинное обучение, покинули область научно-фантастических книг и фильмов и вошли в нашу реальность! Но пока нет необходимости радостно приветствовать наших повелителей роботов. Оказывается, мы все еще нужны им для программирования.

По крайней мере, пока!

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) набирают все большее распространение в современном цифровом мире. Эта популярность объясняет, почему ИТ-специалистам следует освоить такие концепции, как инструменты машинного обучения и алгоритмы машинного обучения.

Сегодня мы изучаем библиотеки машинного обучения, в частности библиотеки машинного обучения Python. Мы предлагаем предварительный просмотр лучших библиотек, которые профессионалы ML будут использовать в 2024 году, чтобы люди могли подготовиться к новому году.

Мы начнем с нескольких определений, чтобы убедиться, что все в курсе.

Что такое машинное обучение?

Хотя возникает соблазн объединить AI и ML, это две разные концепции.

• Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект (ИИ) – это процесс программирования машин для имитации человеческого интеллекта путем мышления как у людей, имитации их действий и принятия решений.
• Что такое машинное обучение? Машинное обучение (ML) – это подмножество искусственного интеллекта, включающее изучение компьютерных алгоритмов, которое позволяет компьютерам учиться и расти на основе опыта, помимо вмешательства человека.

Подводя итог, ИИ – это универсальный термин для обучения машин думать и выполнять задачи подобно людям, а ML – это тип ИИ, при котором компьютеры получают данные и обучаются самостоятельно.

Что именно представляет собой библиотека машинного обучения?

В далекие, темные времена раннего машинного обучения программисты решали задачи ML, вручную кодируя статистические и математические формулы и каждый алгоритм. Этот подход был трудоемким, неэффективным и утомительным.

Сегодня библиотеки, модули и фреймворки решают эти монотонные задачи. Библиотеки содержат модули и коды, которые обеспечивают функциональность системы и стандартизированные решения для большинства повседневных задач программирования.

Библиотеки позволяют организациям легко извлекать выгоду из бесчисленных приложений машинного обучения, не тратя впустую время и ресурсы.

Зачем узнавать о библиотеках машинного обучения Python?

Python считается одним из самых быстрорастущих языков программирования, опережающим другие, такие как Java, JavaScript, C # и PHP. Программисты любят Python за его простоту и удобочитаемость. Следовательно, инженер по машинному обучению, который хочет создавать интеллектуальные алгоритмы для машин, обращается к инструментам, облегчающим понимание устройства. Вот тут-то и пригодится Python.

Эта простота имеет смысл, если учесть, что лучший способ научить человека новому языку или предмету – использовать базовые, понятные слова и фразы. Очевидно, что машины ничем не отличаются.

Вот краткое изложение того, почему вы, возможно, захотите узнать о библиотеках машинного обучения Python.

• Он бесплатный с открытым исходным кодом, что делает его удобным для сообщества, что, в свою очередь, гарантирует постоянный поток улучшений в долгосрочной перспективе
• В нем есть исчерпывающие библиотеки, которые гарантируют, что вы сможете найти решение для каждой существующей проблемы
• Его плавная реализация и интеграция делают его доступным для людей с любым уровнем квалификации, которые могут адаптироваться к нему
• Это повышает производительность за счет сокращения времени кодирования и отладки
• Это полезно для программных вычислений и обработки естественного языка
• Он легко работает с модулями кода на C и C ++

Обзор двенадцати лучших библиотек машинного обучения Python в 2024 году

Если вы в настоящее время занимаетесь карьерой, связанной с машинным обучением, или планируете начать ее в ближайшее время, вот двенадцать наиболее распространенных библиотек машинного обучения, с которыми вы, скорее всего, будете работать.

• Apache MXNet – фреймворк глубокого обучения, подчеркивающий гибкость и эффективность. В его основе лежит динамический планировщик зависимостей, который позволяет сочетать императивное и символьное программирование.
• Caffe специализируется на модульности, скорости и выразительности. Он был создан Центром видения и обучения Berkeley (BVLC) / Berkeley AI Research (BAIR) и различными участниками сообщества.
• CNTK. По словам его производителей, Microsoft Cognitive Toolkit “представляет собой набор инструментов с открытым исходным кодом для распределенного глубокого обучения коммерческого уровня. В нем нейронные сети описываются как серия вычислительных шагов с помощью ориентированного графа. ” Пользователи могут без особых усилий реализовывать и комбинировать популярные типы моделей, такие как сверточные сети (CNN), DNN с прямой связью и рекуррентные сети (RNN / LSTM).
• Elephas – это расширение Keras (см. Ниже), которое позволяет запускать распределенные модели глубокого обучения, масштабируемые с помощью Spark. Эта библиотека поддерживает такие приложения, как параллельное обучение модели глубокого обучения данным, распределенная оптимизация гиперпараметров и обучение распределению ансамблевой модели.
• Fast.ai. Используйте эту библиотеку, если хотите быстро и точно обучить нейронные сети, используя лучшие современные практики. Эта библиотека была разработана с использованием исследований в области передового опыта глубокого обучения от fast.ai. Она включает в себя готовую поддержку таких моделей, как collab, tabular, text и vision.
• Keras – библиотека машинного обучения, имеющая большое количество поклонников. Это высокоуровневый интерфейс прикладного программирования нейронных сетей (API), который может работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Keras может беспрепятственно работать как на CPU, так и на GPU. Keras – идеальный инструмент для начинающих по созданию и проектированию нейронных сетей. Keras также позволяет легко и быстро создавать прототипы.
• NLTK расшифровывается как Natural Learning Tool Kit и делает упор на обработку данных на естественном языке. Он считается одной из самых распространенных библиотек данных на человеческом языке для работы. NLTK предоставляет инженерам простые интерфейсы и широкий выбор лексических ресурсов, таких как FrameNet, WordNet и Word2Vec. NLTK также предоставляет другие преимущества, такие как:

1. Распознавание рукописного ввода и голоса
2. Поиск по ключевым словам в документе
3. Классификация и токенизация текста
4. Лемматизация слов и стемминг

• Nolearn содержит коллекцию абстракций и оберток вокруг существующих библиотек нейронных сетей, таких как Lasagne (облегченная библиотека, предназначенная для построения и обучения нейронных сетей), а также несколько служебных модулей машинного обучения. Весь код Nolearn разработан таким образом, чтобы быть совместимым с Scikit-learn, который описан ниже.
• PyTorch – популярная библиотека машинного обучения Python с открытым исходным кодом, основанная на Torch и разработанная Facebook. Torch – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, реализованная на C с оболочкой Lua. Фактически, вы можете использовать свои любимые пакеты Python (например, Cython, NumPy, SciPy) для расширения PyTorch.

PyTorch обладает двумя основными высокоуровневыми функциями:

1. Тензорные вычисления в сочетании с мощным ускорением графического процессора
2. Глубокие нейронные сети, построенные на ленточной системе autograd

PyTorch предлагает широкий выбор инструментов и библиотек, поддерживающих компьютерное зрение, обработку естественного языка (NLP) и множество других программ машинного обучения. Pytorch позволяет разработчикам проводить вычисления на тензорах с ускорением на графическом процессоре и помогает в создании вычислительных графиков. Считающийся одним из лучших фреймворков для глубокого обучения и машинного обучения, он сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны TensorFlow.

• Sci-Kit Learn – это гибкая, простая в использовании машинная библиотека, ориентированная на моделирование данных. Она может похвастаться простой интеграцией с различными библиотеками машинного обучения, такими как Pandas и NumPy. Scikit-learn также идеально подходит для анализа данных и интеллектуального анализа данных, что делает его идеальным инструментом для начинающих в машинном обучении.

Scikit-learn поддерживает такие алгоритмы, как:

1. Классификация
2. Кластеризация
3. Уменьшение размерности
4. Выбор модели
5. Предварительная обработка
6. Регрессия

• Tensorflow – библиотека с открытым исходным кодом, созданная Google и считающаяся одной из лучших библиотек машинного обучения Python, доступных на сегодняшний день, что упрощает построение моделей как новичкам, так и экспертам.

Tensorflow определяет и выполняет вычисления с использованием тензоров, отсюда и умное название. Он обучает и запускает глубокие нейронные сети, которые, в свою очередь, разрабатывают множество приложений искусственного интеллекта. TensorFlow часто используется в исследованиях глубокого обучения и прикладных областях.

Разработчики могут создавать и обучать модели ML не только на компьютерах, но и на серверах и мобильных устройствах благодаря сервисам TensorFlow Serving и TensorFlow Lite. TensorFlow конкурирует с PyTorch за первое место среди библиотек машинного обучения Python.

Сильные стороны TensorFlow включают:

1. Возможности абстракции
2. Простое совместное использование кода и идей
3. Глубокая обработка нейронных сетей
4. Распознавание изображений, речи и текста
5. Уравнения в частных производных
6. Обработка естественного языка

• Theano – популярная библиотека машинного обучения Python, которая быстро и эффективно определяет, оценивает и оптимизирует мощные математические выражения. Theano достигает этого за счет оптимизации загрузки ЦП и GPU. Он также широко используется для модульного тестирования и самопроверки, поскольку обнаруживает и диагностирует различные виды ошибок. Theano – чрезвычайно мощная библиотека, хорошо подходящая для крупномасштабных научных проектов с большими вычислительными затратами. Тем не менее, она также доступна и достаточно проста для использования отдельными пользователями в своих проектах.